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101.
为明确新型卵磷脂类桶混助剂“融透”的特性,采用透射电镜和激光粒度分析仪表征了其物理性质,并通过室内生物测定和田间药效试验测定了其在防治稻飞虱中对氟啶虫胺腈的协同增效作用。结果表明,“融透”中含有圆形脂质体,Z平均粒径为129.5 nm。室内生物测定结果表明,“融透”可使氟啶虫胺腈对褐飞虱的毒力增加1.67倍。田间药效试验表明,“融透”可使氟啶虫胺腈对稻飞虱的防效提高9.04%~41.77%;当氟啶虫胺腈减量40%时,添加“融透”的处理对稻飞虱的防效与未添加“融透”的常量组相当。研究结果表明,卵磷脂桶混助剂“融透”可以通过形成脂质体提高药剂的利用率,从而达到增效的作用。 相似文献
102.
103.
为改良优异两系不育系株1S (Z1S)的株型特征,利用甲基磺酸乙酯(EMS)诱变技术处理株1S (Z1S),得到一个苗期为白条纹的突变体,命名为wl-1。以该突变体与粳稻品种日本晴杂交,得F1种子,进而获得自交F2群体。遗传分析表明wl-1受单个隐性基因控制。利用图位克隆技术将wl-1初定位于水稻第3号染色体上RM15851和RM15880两个标记之间。进一步扩大遗传定位群体,最终将wl-1精细定位于标记inedl3和indel4之间的122 kb区域内。生物信息学分析表明该区域有12个ORF。对这12个ORF编码区逐个测序分析表明,其第10个ORF (LOC-03g52170),编码4-羟基-3-甲基丁-2-烯基二磷酸还原酶的第2个外显子上的第165位碱基处存在1个碱基A替换为T的突变。基因表达分析表明,在幼苗期与野生型株1S相比,突变体中LOC-03g52170的表达量显著低于相应的野生型;同时突变体中叶绿素合成相关基因、光合作用相关基因以及叶绿体发育相关基因的表达量发生了显著变化。对叶色基因wl-1 (LOC-03g52170)的挖掘,有利于进一步阐释叶绿体和叶绿素合成的生物学机理,同时为水稻高光效育种提供理论和技术支撑。 相似文献
104.
本试验旨在研究2种计算方式对肉鸭饲料原料代谢能(ME)的影响,为采用生物学法测定肉鸭饲料原料ME时选择合适的计算方式提供参考。本研究分为2个试验。试验一:采用绝食法分5个批次测定肉鸭内源能损失的变异,同时通过排空强饲法测定10个肉鸭饲料原料配制的试验饲粮的ME,并通过2种公式计算各待测饲料原料的ME,公式1(套算法)根据基础饲粮、试验饲粮的ME及试验饲粮中基础饲粮的比例计算待测饲料原料的ME;公式2(消化率计算法)通过待测饲料原料的能量消化率乘以待测饲料原料的总能得出ME。试验二:以试验一中的10个肉鸭饲料原料配制10种验证饲粮,采用排空强饲法测定其ME,同时根据饲粮中各原料的比例及试验一中2种计算方式得出的原料ME计算饲粮的ME,比较饲粮ME计算值与实测值的差异。结果显示:1)在内源粪排泄量及内源能损失的差异上,1~3批次显著地低于4~5批次(P<0.05),内源粪排泄量与内源能损失变异系数分别在8.21%~12.20%和9.37%~15.35%变化;2)在2种计算方式间,玉米及棉籽粕的表观代谢能(AME)和真代谢能(TME)均有显著差异(P<0.05);3)根据公式1和... 相似文献
105.
106.
采用基于密度泛函理论的Castep和Dmol程序软件包,计算了Mg17Al12、Al2Y及Al2Ca相的结构稳定性、弹性性能与电子结构。形成热和结合能计算结果表明:Al2Y具有最强的合金化形成能力和结构稳定性;热力学性质计算结果表明:在298~573 K温度范围内,Al2Y的Gibbs自由能始终最小,其结构热稳定性最好,Al2Ca次之,Mg17Al12最差,Y和Ca合金化Mg-Al系合金形成Al2Y及Al2Ca利于提高镁合金的高温抗蠕变性能;弹性常数的计算结果表明:3种金属间化合物均为脆性相,Mg17Al12的塑性最好;采用弹性常数计算结果预测的Al2Y熔点最高,其结构热稳定性最好。态密度和Mulliken电子占据数的计算结果表明:Al2Y结构最稳定的原因,主要源于体系在Fermi能级以下区域成键电子存在强烈的共价键作用。 相似文献
107.
为解决传统小肠绒毛需要专业人员手动检测耗时耗力且存在主观性和不稳定性等问题,同时提高在复杂病理学图像中小肠绒毛检测的准确率和效率,该研究提出基于改进YOLOv5s检测复杂病理学图像下猪只小肠绒毛的方法。首先,采用串联形式的混合池化对空间金字塔进行优化,增强特征提取与特征表达,提升检测精度;然后引入一种基于注意力机制的网络模块(simpleattentionmechanism,SimAM)与Bottleneck中的残差连接相结合,使用SimAM对Bottleneck中的特征图进行加权,得到加权后的特征表示,利用注意力机制加强模型对目标的感知。试验结果表明,该研究算法的平均精度(average precision)和每秒传输帧数(frame per second,FPS)达到92.43%和40帧/s。改进后的YOLOv5s在召回率和平均精度上相较改进前提高2.49和4.62个百分点,在不增加模型参数量的情况下,每帧图片的推理时间缩短1.04 ms。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv6s、YOLOX相比,平均精度分别提高15.16、10.56、2.03和4.07... 相似文献
108.
109.
110.